package com.ljy.my_study.leetcode.LRU缓存机制;

/**
 * @author lijunying
 * @date 2021/11/22 11:16
 */
public class TestMain {

//    运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
//    实现 LRUCache 类：
//
//    LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
//    int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
//    void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
//             
//
//    进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
//
//             
//
//    示例：
//
//    输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//        [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//    输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
//
//    解释
//    LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
// 
//
//    提示：
//
//            1 <= capacity <= 3000
//            0 <= key <= 10000
//            0 <= value <= 105
//    最多调用 2 * 105 次 get 和 put
//
//    来源：力扣（LeetCode）
//    链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
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    public static void main(String[] args) {
        LRUCache cache=new LRUCache(2);
        cache.put(1,1);
        cache.put(2,2);
        cache.put(3,3);
        System.out.println(cache.get(1));
        System.out.println(cache.get(2));
        cache.put(1,1);
        System.out.println(cache.get(3));

        LRUCache2 cache2=new LRUCache2(2);
        cache2.put(1,1);
        cache2.put(2,2);
        cache2.put(3,3);
        System.out.println(cache2.get(1));
        System.out.println(cache2.get(2));
        cache2.put(1,1);
        System.out.println(cache2.get(3));
    }
}
